ПРОЕКТИРОВАНИЕ МОДЕЛИ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССА РАБОТЫ С ЗАЯВКАМИ НА ПОДДЕРЖКУ САЙТА

АННОТАЦИЯ

Статья посвящена вопросам проектирования баз данных с использованием инструмента ERwin, который позволяет создавать логические и физические модели данных, оптимизировать их структуру и обеспечивать соответствие требованиям бизнеса. Рассмотрены основные этапы проектирования, включая создание логической модели, преобразование ее в физическую модель и генерацию кода для конкретной СУБД. Особое внимание уделено важности гибкости инструментальных средств в условиях длительного жизненного цикла разработки программных продуктов и необходимости адаптации к изменяющимся требованиям. Статья будет полезна специалистам в области проектирования баз данных и разработки информационных систем.

Ключевые слова: проектирование баз данных, ERwin, логическая модель, физическая модель, визуальное моделирование, IDEF1X, IE, жизненный цикл разработки, CASE-системы, AllFusion Modeling Suite, гибкость инструментальных средств.

Введение

Проектирование баз данных является важным этапом создания информационных систем, обеспечивающих эффективное управление данными в организациях. Одним из ключевых инструментов для проектирования физической и логической модели базы данных является программное обеспечение ERwin, которое позволяет визуализировать структуру данных, оптимизировать их организацию и обеспечить соответствие требованиям бизнеса. Визуальное моделирование в ERwin, основанное на использовании нотаций IDEF1X и IE, упрощает процесс проектирования, позволяя создавать логические и физические модели данных, которые затем могут быть преобразованы в конкретные структуры баз данных. В данной статье рассматриваются основные этапы проектирования баз данных с использованием ERwin, а также обсуждаются вопросы, связанные с жизненным циклом разработки программных продуктов и необходимостью гибкости инструментальных средств для адаптации к изменяющимся требованиям.

Проектирование физической и логической модели базы данных осуществляется с помощью Erwin. База данных (БД) представляет собой совокупность связанных таблиц данных, где содержаться сведения, необходимые для функционирования комплекса программ.

Создав наглядную модель базы данных, можно оптимизировать структуру БД и добиться её полного соответствия требованиям и задачам организации. Визуальное моделирование повышает качество создаваемой базы данных, продуктивность и скорость её разработки ERwin облегчает проектирование баз данных. Для этого достаточно создать графическую E-R модель (объект-отношение), удовлетворяющую всем требованиям к данным и ввести бизнес-правила для создания логической модели, которая отображает все элементы, атрибуты, отношения и группировки.

Для создания моделей данных в ERwin можно использовать две нотации: IDEF1X и IE (Information Engineering). Первым этапом проектирования данных является создание независимой от конкретной СУБД логической модели. Создание модели сводится просто к выбору соответствующих символов на палитре и добавлению их на рабочее пространство. Дополнительная информация по каждому объекту вводится посредством семейства редакторов Как только две сущности связываются между собой связью, первичный ключ (ПК) автоматически перемещается из родительской сущности в дочернюю.

При этом учитывается тип связи: по идентифицирующей связи и ПК попадает в число ключевых атрибутов, а по неидентифицирующей связи - в число неключевых атрибутов дочерней сущности. Полное описание сущностей, атрибутов и связей (ER-диаграмма) можно дополнить описанием альтернативных и инверсионных ключей.

После создания логической модели данных ERwin конвертирует ее в зависящую от конкретной, предварительно выбранной СУБД физическую. При этом автоматически определяются типы данных, преобразуются связи многие ко многим и иерархии наследования (категории).

После завершения проектирования модели и наполнения ее физической информацией, модель либо переносится в среду целевой СУБД, либо генерируется соответствующий программный код на DDL.

Логическая модель базы данных изображена на рисунке 8, физическая модель базы данных изображена на рисунке 9, модели составлены при помощи ErWin.

Рисунок 1. Логическая модель данных

Рисунок 2. Физическая модель данных

Реализацию проектов по созданию принято разбивать на стадии анализа (прежде чем создавать информационную систему, необходимо понять и описать бизнес-логику предметной области), проектирования (необходимо определить модули и архитектуру будущей системы), непосредственного кодирования, тестирования и сопровождения. Известно, что исправление ошибок, допущенных на предыдущей стадии, обходится примерно во много раз дороже, чем на текущей, откуда следует, что наиболее критическими являются первые стадии проекта. Поэтому крайне важно иметь эффективные средства автоматизации ранних этапов реализации проекта.

Жизненный цикл создания сложной ПП сопоставим с ожидаемым временем ее эксплуатации. Другими словами, в современных условиях компании перестраивают свои бизнес-процессы примерно раз в два года, столько же требуется для создания ПП. Может оказаться, что к моменту сдачи ПП она уже никому не нужна, поскольку компания, ее заказавшая, вынуждена перейти на новую технологию работы.

Вследствие значительного жизненного цикла может оказаться, что в процессе создания системы внешние условия изменились Обычно внесение изменений в проект на поздних этапах создания ПП - весьма трудоемкий и дорогостоящий процесс. Поэтому для успешной реализации проекта необходимо, чтобы инструментальные средства, на которых он реализуется, были достаточно гибкими к изменяющимся требованиям.

На современном рынке средств разработки ПП достаточно много систем, в той или иной степени удовлетворяющих перечисленным требованиям CASE-системы. AllFusion Modeling Suite фирмы Computer Associates - одни из таких систем, к тому же они одни из лучших на сегодняшний день по критерию стоимость/эффективность BpWin является средством, которое позволяет облегчить проведение обследования организации и построить функциональные модели ErWin является системой проектирования баз данных.

Заключение

Проектирование баз данных с использованием инструмента ERwin позволяет значительно упростить и ускорить процесс создания информационных систем. Логическая и физическая модели данных, созданные в ERwin, обеспечивают четкое понимание структуры данных и их взаимосвязей, что способствует повышению качества и эффективности базы данных. Однако успешная реализация проектов по созданию информационных систем требует не только качественного проектирования, но и учета длительного жизненного цикла разработки, который может сопоставляться с временем эксплуатации системы. В условиях быстро меняющихся бизнес-процессов и технологий важно использовать гибкие инструментальные средства, такие как CASE-системы AllFusion Modeling Suite, которые позволяют адаптироваться к изменяющимся требованиям и минимизировать затраты на внесение изменений в проект. Таким образом, применение современных средств проектирования, таких как ERwin, в сочетании с гибкостью и адаптивностью инструментов разработки, является ключевым фактором успешной реализации проектов в области информационных технологий.

Список литературы:

1. Ипатова, Э. Р. Методологии и технологии системного проектирования информационных систем / Э. Р. Ипатова, Ю. В. Ипатов. – Москва : ФЛИНТА, 2021. – 256 c. – ISBN 9785893499780. – URL: http://biblioclub.ru/index.php?page=book_red&id=79551 (дата обращения: 09.03.2025). – Текст : электронный.
2. Кара-Ушанов, В. Ю. SQL - язык реляционных баз данных / В. Ю. Кара-Ушанов ; Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б. Н. Ельцина. – Екатеринбург : Издательство Уральского университета, 2016. – 158 c. – ISBN 9785799616229. – URL: http://biblioclub.ru/index.php?page=book_red&id=689963 (дата обращения: 09.03.2025). – Текст : электронный.
3. Кузин, А. В. Базы данных : учебное пособие для студентов вузов, обучающихся по направлению подготовки дипломированных специалистов 654600 "Информатика и вычислительная техника" / А. В. Кузин, С. В. Левонисова. – 3-е изд., стер. – Москва : Академия, 2018. – 320 с. – (Высшее профессиональное образование : Информатика и вычислительная техника). – Текст : непосредственный.
4. Кузнецов, О. П. Дискретная математика для инженера / О. П. Кузнецов. – 6-е изд., стер. – СанктПетербург : Лань, 2019. – 400 c. – ISBN 978-5-8114-0570-1. – URL: https://e.lanbook.com/book/220 (дата обращения: 09.03.2025). – Текст : электронный.
5. Кумскова И. А. Базы данных : учебник / И. А. Кумскова. — Москва : КноРус, 2021. — 400 с. — (Среднее профессиональное образование). — URL: https://www.book.ru/book/940108. — Режим доступа: по подписке
6. Нестеров С. А. Базы данных : учебник и практикум для СПО / С. А. Нестеров. — Москва : Издательство Юрайт, 2021. — 230 с. — (Профессиональное образование). — URL: https://urait.ru/book/bazy-dannyh-476348. — Режим доступа: по подписке.
7. Нестеров, С. А. Базы данных : учебник и практикум для вузов / С. А. Нестеров. — Москва : Издательство Юрайт, 2023. — 230 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-00874-6. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/511650 (дата обращения: 09.03.2025).